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奇迹娱乐代理注册:太原举行“全国碘缺乏病防治日”宣传活动

文章来源:奇迹娱乐代理注册    发布时间:2018年10月18日 20:52  【字号:      】

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ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

知识蒸馏将知识从一个复杂的机器学习模型迁移到另一个紧凑的机器学习模型,而一般紧凑的模型在性能上会有一些降低。本文探讨了同等复杂度模型之间的知识迁移,并发现知识蒸馏中的学生模型在性能上要比教师模型更强大。

在一篇关于算法建模的著名论文(Breiman 等,2001)中,Leo Breiman 指出,不同的随机算法过程(Hansen & Salamon,1990;Liaw 等,2002 年;Chen & Guestrinn,2016)可以产生具有相似验证性能的不同模型。此外,他还指出,我们可以将这些模型组成一个集成算法,从而获得优于单个模型的预测能力。有趣的是,给定这样一个强大的算法集成,人们往往可以找到一个更简单的模型(至少不比集成模型更复杂)来仿效此集成并实现其性能。

在《再生树(Born Again Trees)》(Breiman & Shang,1996)一书中,Breiman 率先提出了这一想法,学习单棵决策树能达到多棵树预测的性能。这些再生树近似集成方法的决策,且提供了决策树的可解释性。随后一系列论文重新讨论了再生模型的概念。在神经网络社区,类似的想法也出现在压缩模型(Bucilua 等,2006)和知识蒸馏(Hinton 等,2015)概念中。在这两种情况下,这种想法通常是把能力强大、表现出色的教师模型的知识迁移给更紧凑的学生模型(Ba & Caruana,2014;Urban 等,2016;Rusu 等,2015)。虽然在以监督方式直接训练学生模型(student)时,其能力不能与教师模型(teacher)相匹配,但经过知识蒸馏,学生模型的预测能力会更接近教师模型的预测能力。

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(责任编辑:马锐)

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